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Enregistrement W2010696959 · doi:10.3109/09638288.2011.626835

A systematic review of psychometric evaluations of outcome assessments for complex regional pain syndrome

2011· review· en· W2010696959 sur OpenAlexaff
Tara Packham, Joy C. MacDermid, James L. Henry, James R. Bain

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplex regional pain syndromePsychometricsRehabilitationClinical psychologyReliability (semiconductor)Construct validityPhysical therapyMEDLINEPsychologyPsychometric testingPopulationPatient-reported outcomeSystematic reviewQuality of life (healthcare)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychotherapistCronbach's alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To conduct a systematic review of the quality and extent of psychometric examinations of disease-specific outcome measures for complex regional pain syndrome (CRPS). METHODS: Health database searches yielded 23 papers covering 19 assessment instruments. Each article was scored for quality using a 12-item structured tool; data were also extracted for comparison of tool content. RESULTS: Article quality ratings ranged from 25 to 88%. Six of the tools were specific to the upper extremity; 5 for the lower extremities while the remaining 8 were general. Many 'general' tools focused on a single construct, such as pain, skin temperature or allodynia. Most psychometric data was based on small studies (mean n=33); only one study addressed all relevant issues of reliability, validity and responsiveness. CONCLUSIONS: Despite the variety of outcome measurement tools reported for CRPS rehabilitation, large gaps in both comprehensiveness and supporting psychometric evidence remain. Comprehensive, relevant and psychometrically sound tools for monitoring treatment outcomes are needed to address the pain and functional limitations experienced by this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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